फार्मास्युटिकल अनुसंधान के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति के तहत, ओहायो स्टेट यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों ने एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम विकसित किया है, जो नई दवाओं के विकास की प्रक्रिया में क्रांति ला सकता है।
इस नवीन जनरेटिव एआई मॉडल का नाम DiffSMol है, जिसे विश्वविद्यालय के बायोमेडिकल इन्फॉर्मेटिक्स और कंप्यूटर साइंस एवं इंजीनियरिंग विभागों की प्रोफेसर शिया निंग के नेतृत्व में तैयार किया गया है। DiffSMol ज्ञात लिगैंड्स—वे अणु जो प्रोटीन टार्गेट्स से जुड़ते हैं—के आकारों का विश्लेषण करता है और इन्हीं आकारों को आधार बनाकर पूरी तरह नए 3डी अणुओं का निर्माण करता है, जिनकी बाइंडिंग क्षमताएं बेहतर होती हैं।
प्रोफेसर निंग ने बताया, "प्रसिद्ध आकारों को कंडीशन के रूप में इस्तेमाल कर हम अपने मॉडल को ऐसे नए अणु बनाने के लिए प्रशिक्षित कर सकते हैं, जिनके आकार तो मिलते-जुलते हैं, लेकिन वे अब तक के रासायनिक डेटाबेस में मौजूद नहीं हैं।" इस प्रणाली की प्रभावशीलता उल्लेखनीय है—जब दवा विकास को तेज करने की संभावना वाले अणुओं का निर्माण किया गया, तो DiffSMol ने 61.4% सफलता दर प्राप्त की, जो पूर्ववर्ती शोधों की लगभग 12% सफलता दर की तुलना में कहीं अधिक है।
शोधकर्ताओं ने DiffSMol की क्षमताओं का प्रदर्शन उन अणुओं पर केस स्टडी के जरिए किया, जो साइक्लिन-डिपेंडेंट किनेज 6 (CDK6)—जो कोशिका चक्र को नियंत्रित कर कैंसर की वृद्धि को रोक सकता है—और नेप्रिलाइसिन (NEP)—जो अल्जाइमर की प्रगति को धीमा करने वाली थेरेपी में इस्तेमाल होता है—को लक्षित करते हैं। परिणामों से पता चला कि एआई द्वारा निर्मित अणु अत्यंत प्रभावी हो सकते हैं। बाइंडिंग एफिनिटी में DiffSMol ने बेसलाइन तरीकों की तुलना में 13.2% बेहतर प्रदर्शन किया, और जब इसमें आकार मार्गदर्शन जोड़ा गया, तो यह बढ़कर 17.7% हो गया।
यह सफलता ऐसे समय आई है जब एफडीए दवा विकास में एआई के लिए नए नियामक ढांचे तैयार कर रहा है। जनवरी 2025 में एजेंसी ने "दवा और जैविक उत्पादों के लिए नियामक निर्णय-निर्माण में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग के लिए विचार" शीर्षक से मसौदा दिशा-निर्देश जारी किया, जिसमें दवा की सुरक्षा, प्रभावशीलता और गुणवत्ता से जुड़े नियामक निर्णयों में एआई के इस्तेमाल पर सिफारिशें दी गई हैं।
जहां पारंपरिक दवा विकास प्रक्रिया आमतौर पर खोज से बाजार तक पहुंचने में लगभग एक दशक लेती है, वहीं DiffSMol जैसे एआई-आधारित तरीके इस समयसीमा को काफी हद तक कम कर सकते हैं। शोध टीम ने DiffSMol का कोड अन्य वैज्ञानिकों के लिए उपलब्ध करा दिया है, हालांकि वे मौजूदा सीमाओं को स्वीकार करते हैं—यह प्रणाली फिलहाल केवल पूर्व ज्ञात लिगैंड्स के आकारों के आधार पर ही नए अणु बना सकती है, जिसे वे भविष्य के कार्य में दूर करने की उम्मीद करते हैं।